JP6352220B2 - 施設混雑度情報提供装置及び施設混雑度情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、施設毎の混雑度を推定する施設混雑度情報提供装置及び施設混雑度情報提供方法に関する。

ＧＰＳ（Global Positioning System）等の普及により、沢山の人の位置情報が手軽に収集できるようになってきており、収集した位置情報を情報提供サービスやマーケティングに活かす動きが出てきている。

従来の位置情報を用いたサービスとして、指定したエリアにいる推定人数を通知するサービスが考案されている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１によると、地図やナビゲーションサービスのログとして取得した位置情報を統計処理し、個人特定できない形でメッシュ毎(最小メッシュサイズ：２５０ｍ)の混雑情報を提供することができる。また位置情報を用いた滞在地推定技術の研究が進められている（例えば、非特許文献２参照）。非特許文献２によると、ＧＰＳ等による位置情報から訪問ＰＯＩ（Point of Interest）を推定することができる。

足立龍太郎著""人の流れが見える地図"「混雑統計（登録商標）」データが描く都市計画の未来"、土木学会誌、vol.98、no.10、October 2013 K. Nishida, H. Toda, T. Kurashima, Y.Suhara、"Probabilistic Identification of Visited Point-of-Interest for Personalized Automatic Check-in", pp.631-642, in Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2014)

ところで、位置情報を店舗等の施設の混雑度（混雑状況）の推定に活用することができれば、施設の混雑状況が分かり、例えばユーザの店舗選びを効率化することができる。ここで、非特許文献１、２等に開示された知見を利用すれば、施設単位の混雑度を推定することが可能である。しかし、指定したエリアにいる人数から施設単位の混雑度を推定する従来の手法は、取得できる位置情報のデータが大量に存在する場合には有効な手法であるが、位置情報を提供してくれるユーザ数が少ない等の理由で利用できる位置情報のデータが少ない場合には、施設単位の混雑度を推定することは困難であった。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、利用できる位置情報のデータが少ない場合でも、施設単位の混雑度を推定することができる施設混雑度情報提供装置及び施設混雑度情報提供方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る施設混雑度情報提供装置は、施設毎に滞在するユーザの滞在時間を取得する位置情報取得部と、前記位置情報取得部により取得されるユーザの滞在時間に基づいて、前記施設毎の滞在時間関連情報を計算し、当該滞在時間関連情報に基づいて、前記施設毎の施設タイプを推定し、前記施設毎の前記滞在時間関連情報及び前記推定した施設タイプに基づいて、前記施設毎の滞在人数と平均滞在時間との対応関係を推定する、施設タイプ推定部と、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係を前記施設毎に記憶する施設タイプ記憶部と、を備え、前記位置情報取得部は、施設毎の現在の滞在情報を取得し、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係を前記施設タイプ記憶部から、前記現在の滞在情報を前記位置情報取得部から、それぞれ施設毎に取得し、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係及び前記現在の滞在情報に基づいて施設毎の混雑度を推定する混雑度推定部と、前記混雑度推定部により推定される施設毎の混雑度を出力する施設情報出力部と、を備えることを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明に係る施設混雑度情報提供方法は、位置情報取得部と、施設タイプ推定部と、施設タイプ記憶部と、混雑度推定部と、施設情報出力部とを備える施設混雑度情報提供装置における施設混雑度情報提供方法であって、前記位置情報取得部を用いて、施設毎に滞在するユーザの滞在時間を取得するステップと、前記施設タイプ推定部を用いて、前記取得するユーザの滞在時間に基づいて、前記施設毎の滞在時間関連情報を計算し、当該滞在時間関連情報に基づいて、前記施設毎の施設タイプを推定し、前記施設毎の前記滞在時間関連情報及び前記推定した施設タイプに基づいて、前記施設毎の滞在人数と平均滞在時間との対応関係を推定するステップと、前記施設タイプ記憶部に、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係を前記施設毎に記憶するステップと、前記位置情報取得部を用いて、施設毎の現在の滞在情報を取得するステップと、前記混雑度推定部を用いて、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係を前記施設タイプ記憶部から、前記現在の滞在情報を前記位置情報取得部から、それぞれ施設毎に取得し、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係及び前記現在の滞在情報に基づいて施設毎の混雑度を推定するステップと、前記施設情報出力部を用いて、前記混雑度推定部により推定される施設毎の混雑度を出力するステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る施設混雑度情報提供装置及び施設混雑度情報提供方法によれば、利用できる位置情報のデータが少ない場合でも、施設単位の混雑度を推定することができる。

本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置の構成例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置の（ａ）位置情報記憶部、及び（ｂ）施設タイプ記憶部のデータ構成例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置を用いた事前学習処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置の施設タイプ記憶部に記憶されたある施設の滞在人数−滞在時間の関係を示すグラフの一例である。 本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置の施設タイプ記憶部に記憶された施設タイプ毎の滞在人数−滞在時間の関係を示すグラフの一例である。 本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置を用いた混雑度情報提供処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置を用いた混雑度推定の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置を用いた混雑度情報提供処理による出力結果の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置の構成例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置の位置情報記憶部のデータ構成例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置を用いた事前学習処理を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置を用いた混雑度情報提供処理を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置１００の構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る施設混雑度情報提供装置１００は、位置情報取得部１と、位置情報記憶部２と、事前学習部１０と、混雑度情報提供部２０とを備える。ここで、事前学習部１０は、施設タイプ推定部１１と、施設タイプ記憶部１２とを備え、混雑度情報提供部２０による混雑度情報提供処理のための情報を施設タイプ記憶部１２に保存する事前学習処理を実行する。また、混雑度情報提供部２０は、地域情報取得部２１と、混雑度推定部２２と、施設情報出力部２３とを備え、混雑度情報提供処理を実行する。

なお、位置情報取得部１、施設タイプ推定部１１、地域情報取得部２１、混雑度推定部２２、及び施設情報出力部２３は、処理部として機能し、それぞれ個別のプロセッサ等で構成されていてもよいし、これらのうちの一部又は全てが同一のプロセッサ等で構成されていてもよい。

位置情報取得部１は、ユーザの位置情報として、ユーザ情報、施設名、場所、平日か休日のいずれであるかを示す情報（以下、適宜「平日休日情報」と略記する）、滞在開始時間帯（例えば、８時から１１時、１１時から１４時、１４時から１７時、１７時から２０時、２０時から２３時、２３時から２時、２時から５時、５時から８時のいずれに該当するかの情報）、及び滞在時間を、ＧＰＳや基地局等を介して取得する処理部である。そして、位置情報取得部１は、取得したユーザの位置情報を、位置情報記憶部２に出力する。ここで、滞在時間は、ユーザが施設に滞在した時間を意味し、例えばユーザが保有する端末等から発信されるＧＰＳ等の情報に基づいて決定してもよいし、施設におけるユーザの端末操作時間等の情報に基づいて決定してもよいし、その他、ユーザが施設に滞在した時間に関連する情報やこれらの情報の組み合わせから決定してもよい。

位置情報記憶部２は、位置情報取得部１から供給されたユーザの位置情報、即ち、ユーザ情報と、施設名と、場所と、平日休日情報と、滞在開始時間帯と、滞在時間とを対応付けて記憶するデータベースである。位置情報記憶部２は、例えば図２（ａ）に示すように、ユーザの位置情報として、ユーザ情報と、施設名としての店舗名と、場所と、平日休日情報と、滞在開始時間帯と、滞在時間とを対応付けて記憶する。

施設タイプ推定部１１は、位置情報記憶部２に記憶された情報に基づいて各施設がどの施設タイプに該当するのかを推定し、推定した施設タイプに基づいて、滞在人数と滞在時間との対応関係を推定する処理部である。具体的には、施設タイプ推定部１１は、例えば施設が店舗である場合、各店舗が「テイクアウトのお店」、「回転率の高いお店」、「長居できるお店」のどの店舗タイプであるのかを推定する。施設タイプ推定部１１は、推定した施設タイプ、及び滞在人数と滞在時間との対応関係を、施設タイプ記憶部１２に出力する。

施設タイプ記憶部１２は、施設タイプ推定部１１からの入力情報に基づいて、施設名と、施設の場所と、平日休日情報と、滞在開始時間帯と、平均滞在時間と、変動係数と、施設タイプとを対応付けて記憶するデータベースである。ここで、本明細書において、平均滞在時間は、対応する施設名、施設の場所、平日休日情報及び滞在開始時間帯に滞在したユーザの滞在時間の平均値であり、変動係数は、対応する施設名、施設の場所、平日休日情報及び滞在開始時間帯に滞在したユーザの滞在時間についての変動係数である。施設タイプ記憶部１２は、例えば図２（ｂ）に示すように、施設名としての店舗名と、施設の場所と、平日休日情報と、滞在開始時間帯と、平均滞在時間と、変動係数と、施設タイプとしての店舗タイプとを対応付けて記憶する。

地域情報取得部２１は、ユーザが施設検索を所望する地域情報を取得する処理部である。ここで、地域情報は、所定の位置範囲を持ち、ユーザが位置範囲を指定してもよいし、ユーザの位置情報に基づいて位置範囲を決定してもよい。地域情報取得部２１は、取得した地域情報を混雑度推定部２２に出力する。

混雑度推定部２２は、地域情報取得部２１から供給された地域情報が有する位置範囲に含まれる施設について、現在の混雑度を推定する処理部である。ここで、混雑度とは、本明細書においては、施設における混雑の度合いを複数段階で示す指標であり、その施設で想定される滞在時間や、人数等によって評価される。混雑度推定部２２は、各施設について推定した現在の混雑度を施設情報出力部２３に出力する。

施設情報出力部２３は、混雑度推定部２２により推定された各施設についての現在の混雑度を出力し、例えば表示制御することでユーザに提示する処理部である。

以下、図３を参照して、本実施形態に係る施設混雑度情報提供装置１００を用いた事前学習処理について説明する。

まず、施設混雑度情報提供装置１００は、位置情報取得部１を用いてユーザの位置情報を取得する（ステップＳ１１０）。具体的には、施設混雑度情報提供装置１００は、ユーザの位置情報、即ち、ユーザ情報、施設名、場所、平日休日情報、滞在開始時間帯、及び滞在時間を、位置情報取得部１を用いて取得し、位置情報記憶部２に記憶する。ここで、店舗名は、地図データベース等を参照してＧＰＳ等による位置情報から推定してもよいし、ユーザから端末等を介して直接入力を受け付けてもよい。なお、施設混雑度情報提供装置１００は、各ユーザの位置情報を随時取得し、位置情報記憶部２に蓄積記憶する。

次に、施設混雑度情報提供装置１００は、位置情報記憶部２に記憶されたユーザの位置情報を読み出し、施設タイプ推定部１１を用いて、施設名、平日休日情報及び滞在開始時間帯が同一であるユーザの位置情報毎に、滞在時間の平均値及び変動係数を計算する（ステップＳ１２０）。

そして、施設混雑度情報提供装置１００は、施設タイプ推定部１１を用いて、滞在時間の変動係数に基づいて、施設の施設タイプを平日休日情報及び滞在開始時間帯毎に推定する（ステップＳ１３０）。ここで、施設タイプとして、例えば施設が店舗である場合に、「テイクアウトのお店」、「回転率の高いお店」、「長居できるお店」の３種類の店舗タイプを用いるとすると、これらの店舗タイプは、変動係数＜０．２のときは「テイクアウトのお店」、０．２≦変動係数＜０．４のときは「回転率の高いお店」、０．４≦変動係数のときは「長居できるお店」と判定することができる。

このように、滞在時間の変動係数の大きさによって施設タイプを分類するのは、以下の理由による。即ち、例えば、「長居できるお店」であれば、滞在時間の長い人、短い人が混在し、変動係数が大きくなると考えられ、これに対し、「テイクアウトのお店」であれば、滞在時間のばらつきが小さく、変動係数が小さくなると考えられるからである。なお、施設タイプの分類は、滞在時間の変動係数の大きさ以外にも、例えば、平均滞在時間や、滞在人数−平均滞在時間のグラフの傾きが変わる位置までの幅や傾き等によることも考えられる（これらを総称して、滞在時間関連情報とも称する）。

その後、施設混雑度情報提供装置１００は、施設タイプ推定部１１を用いて、滞在時間の平均値や変動係数、施設タイプに基づいて、平日休日情報及び時間帯毎に、変動係数を含めた滞在人数−平均滞在時間のグラフを推定し、結果を施設タイプ記憶部１２に記憶して処理を終了する（ステップＳ１４０）。

例えば、施設タイプの種類に応じて、滞在人数と平均滞在時間との対応関係の傾向情報を、即ち、滞在人数−平均滞在時間のグラフの形を、予め施設タイプ推定部１１が記憶し、ステップＳ１２０において計算した滞在時間の平均値が切片となるようにグラフを平行移動することが考えられる。具体的には、ある施設が「長居できるお店」と判定され、ステップＳ１２０において計算した滞在時間の平均値が６５（分）、変動係数が０．４７の場合、図４に示すようなグラフを推定し、施設タイプ記憶部１２に記憶する。ここで、滞在人数が所定人数に達するまでは滞在時間の平均値は６５（分）のまま殆ど変わらないが、所定人数を超えると滞在人数の増加に伴って滞在時間の平均値が増加する。これは、滞在人数が所定人数に達するまでは滞在時間は利用時間と等しいが、所定人数を超えると、例えば満席になる等の理由によって施設のキャパシティを超えることになり、滞在時間は利用時間に待ち時間が追加された時間となることによる。また、滞在人数が所定人数を超えたときのグラフの傾きは、店舗の平均利用時間が長いほど大きくなる。なお、施設毎のキャパシティの情報を更に取得することで、グラフの傾きが変わる位置を補正してもよい。図５に、施設タイプ記憶部１２に記憶された施設タイプ毎の滞在人数と滞在時間との関係を示すグラフの一例を示す。

以下、図６を参照して、本実施形態に係る施設混雑度情報提供装置１００を用いた混雑度情報提供処理について説明する。

まず、施設混雑度情報提供装置１００は、地域情報取得部２１を用いてユーザから施設情報を検索したい地域情報を受け付ける（ステップＳ２１０）。

次に、施設混雑度情報提供装置１００は、混雑度推定部２２を用いて、受け付けた地域情報により指定される位置範囲に含まれる施設を、施設タイプ記憶部１２から検索して特定する（ステップＳ２２０）。

そして、施設混雑度情報提供装置１００は、特定した施設毎に、現在の平日休日情報及び時間帯に該当する滞在人数−平均滞在時間のグラフを施設タイプ記憶部１２から、現在の滞在情報を位置情報記憶部２から、それぞれ取得し、混雑度推定部２２に出力する（ステップＳ２３０）。ここで、現在の滞在情報とは、ステップＳ２２０において特定した施設に現在滞在している、または直前まで滞在していたユーザの滞在時間や滞在人数等の情報を意味する。

その後、施設混雑度情報提供装置１００は、特定した施設毎に、ステップＳ２３０において取得した情報に基づいて、混雑度推定部２２を用いて混雑度を推定する（ステップＳ２４０）。

ここで、図７は、施設混雑度情報提供装置１００を用いた混雑度推定の一例を示す図である。図７に示すように、ある施設の現在の滞在情報として、現在の滞在時間の平均値が予め定めた境界時間よりも大きければ混雑度が高く、境界時間よりも小さければ混雑度が低いと推定することができる。また、滞在時間の平均値が、境界時間に近い場合は混雑度推定の信頼度が低く、境界時間に遠い場合は信頼度が高いとして混雑度推定の信頼度を推定することもできる。ここで、滞在時間の平均値が境界時間に近い、即ち滞在時間の平均値が境界時間から所定値以内であるか否かは、例えば、滞在時間の平均値に標準偏差を加算減算した値をそれぞれ上限下限とする範囲内に境界時間が含まれるか否かによって判定してもよい。また、ある施設の現在の滞在情報として、現在の滞在人数を混雑度の推定に用いてもよい。例えば、滞在人数が１０人以上であれば、滞在時間の平均値に関係なく、混雑度が高いと推定することもできる。

そして、施設混雑度情報提供装置１００は、推定した混雑度やその信頼度を施設情報出力部２３を用いて出力することで混雑度情報をユーザに提供して処理を終了する（ステップＳ２５０）。図８は、施設混雑度情報提供装置１００を用いた混雑度情報提供処理による出力結果の一例を示す図であり、地域情報に対応する地図上に、各施設の位置を場所の情報に基づいて示し、各施設の施設名、施設タイプ、現在の混雑度を表示した例である。図８に示すように、混雑度推定の信頼度が低い「Ｃ食堂」は、「混雑度：中」と推定して出力することができる。

ここで、例えば、「回転率の高いお店」と「長居できるお店」の混雑度が同一だった場合、回転率の高いお店やいつも混んでいるお店であれば、多くのユーザは並ぶことに抵抗がないが、長居できるお店であれば、並ぶことに慣れていないため、並ばないという選択肢を取り得る。そこで、この場合、「回転率の高いお店」をより推薦するという情報を出力してもよい。このように、その施設の普段の混雑度や、施設タイプを考慮して、お勧めする施設を絞り込むことにより、ユーザの心理的負担を考慮した店舗推薦を行うことが期待できる。

このように、本実施形態によれば、施設混雑度情報提供装置１００は、施設毎に滞在するユーザの滞在時間を取得し、取得した滞在時間に基づいて施設毎の平均滞在時間及び滞在時間の変動係数を計算し、計算した変動係数に基づいて施設毎の施設タイプを推定し、施設毎の滞在人数と平均滞在時間との対応関係を推定し、この対応関係と施設毎の現在の滞在情報とに基づいて施設毎の混雑度を推定し、出力する。従って、利用できる位置情報のデータが少ない場合でも、施設単位の混雑度を推定することができる。

（第２の実施形態）
図９は、本発明の第２の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置２００の構成例を示す図である。図９に示すように、本実施形態に係る施設混雑度情報提供装置２００は、位置情報取得部１と、位置情報記憶部２’と、事前学習部１０と、混雑度情報提供部２０とを備える。ここで、事前学習部１０は、施設タイプ推定部１１’と、施設タイプ記憶部１２とを備え、混雑度情報提供部２０による混雑度情報提供処理のための情報を施設タイプ記憶部１２に保存する事前学習処理を実行する。また、混雑度情報提供部２０は、地域情報取得部２１と、混雑度推定部２２’と、施設情報出力部２３とを備え、混雑度情報提供処理を実行する。

なお、本実施形態に係る施設混雑度情報提供装置２００は、位置情報記憶部２’、施設タイプ推定部１１’及び混雑度推定部２２’以外の構成については、第１の実施形態に係る施設混雑度情報提供装置１００と同様であるため、重複する構成については説明を省略する。

位置情報記憶部２’は、図１０に示すように、位置情報取得部１から供給されたユーザの位置情報、即ち、ユーザ情報と、施設名と、場所と、平日休日情報と、滞在開始時間帯と、滞在時間とに加え、一部のユーザの位置情報については施設タイプ及び混雑度を対応付けて記憶するデータベースである。

施設タイプ推定部１１’は、位置情報記憶部２’に記憶された情報に基づいて各施設がどの施設タイプに該当するのかを推定し、推定した施設タイプに基づいて、滞在人数と滞在時間との対応関係を推定する処理部である。具体的には、施設タイプ推定部１１’は、例えば施設が店舗である場合、各店舗が「テイクアウトのお店」、「回転率の高いお店」、「長居できるお店」のどの店舗タイプであるのかを推定する。施設タイプ推定部１１’は、推定した施設タイプ、及び滞在人数と滞在時間との対応関係を、施設タイプ記憶部１２に出力する。また、施設タイプ推定部１１’は、後述する施設タイプ推定器及び混雑度推定器を生成し、それぞれ記憶する。

混雑度推定部２２’は、地域情報取得部２１から供給された地域情報が有する位置範囲に含まれる施設について、現在の混雑度を推定する処理部である。混雑度推定部２２’は、各施設について推定した現在の混雑度を施設情報出力部２３に出力する。また、混雑度推定部２２’は、施設タイプ推定部１１’により生成される混雑度推定器を記憶してもよい。

以下、図１１を参照して、本実施形態に係る施設混雑度情報提供装置２００を用いた事前学習処理について説明する。なお、本実施形態における事前学習処理は、第１の実施形態の事前学習処理におけるステップＳ１１０に代えてステップＳ１１０’の処理を行い、ステップＳ１３０の処理に代えてステップＳ１３１及びステップＳ１３２の処理を行い、ステップＳ１４０の処理の後に更にステップＳ１５０の処理を行うこと以外は、第１の実施形態と同様であるため、重複する処理については説明を省略する。

まず、施設混雑度情報提供装置２００は、位置情報取得部１を用いてユーザの位置情報等を取得する（ステップＳ１１０’）。具体的には、施設混雑度情報提供装置２００は、ユーザの位置情報、即ち、ユーザ情報、施設名、場所、平日休日情報、滞在開始時間帯、及び滞在時間に加え、一部のユーザの位置情報については施設タイプ及び混雑度を、位置情報取得部１を用いて取得し、位置情報記憶部２’に記憶する。ここで、店舗名は、地図データベース等を参照してＧＰＳ等による位置情報から推定してもよいし、ユーザから直接入力を受け付けてもよい。なお、施設混雑度情報提供装置２００は、各ユーザの位置情報等を随時取得し、位置情報記憶部２’に蓄積記憶する。

ステップＳ１２０の処理の後、施設混雑度情報提供装置２００は、位置情報記憶部２’に記憶されている、施設タイプが付与されているユーザの位置情報に基づいて、滞在時間の変動係数から施設タイプを推定するための施設タイプ推定器を、施設タイプ推定部１１’を用いて生成する（ステップＳ１３１）。ここで、施設タイプ推定器は、例えば、施設タイプが付与されているユーザの位置情報に対応する施設名、平日休日情報及び滞在開始時間帯における、滞在時間の変動係数を取得し、この変動係数との比較から、施設タイプが付与されていない施設名、平日休日情報及び滞在開始時間帯における施設タイプを推定することができる。具体的には、ある施設名、平日休日情報及び滞在開始時間帯における施設タイプが「回転率の高いお店」として与えられていて、その滞在時間の変動係数が０．３であった場合、変動係数が０．２以上０．４未満の施設の施設タイプを「回転率の高いお店」、変動係数が０．２未満の施設の施設タイプを「テイクアウトのお店」、変動係数が０．４以上の施設の施設タイプを「長居できるお店」等と推定することができる。

ステップＳ１３１の処理の後、施設混雑度情報提供装置２００は、生成した施設タイプ推定器を用いて、施設タイプが付与されていない施設の施設タイプを推定する（ステップＳ１３２）。

ステップＳ１４０の処理の後、施設混雑度情報提供装置２００は、位置情報記憶部２’に記憶されている、混雑度が付与されているユーザの位置情報に基づいて、滞在人数−平均滞在時間のグラフから混雑度を推定するための混雑度推定器を、施設タイプ推定器を用いて生成して処理を終了する（ステップＳ１５０）。例えば、入力を滞在人数−平均滞在時間のグラフから得られる情報である滞在時間の平均値及び変動係数とし、出力を混雑度とする混雑度推定器を機械学習により推定することができる。

以下、図１２を参照して、本実施形態に係る施設混雑度情報提供装置２００を用いた混雑度情報提供処理について説明する。なお、本実施形態における混雑度情報提供処理は、第１の実施形態の混雑度情報提供処理におけるステップＳ２４０に代えてステップＳ２４０’の処理を行うこと以外は、第１の実施形態と同様であるため、重複する処理については説明を省略する。

ステップＳ２３０の処理の後、施設混雑度情報提供装置２００は、施設毎に、滞在人数−平均滞在時間のグラフに対応する滞在時間の平均値及び変動係数と、現在の滞在情報とに基づいて、混雑度推定器を用いて混雑度を推定する（ステップＳ２４０’）。

このように、本実施形態によれば、施設混雑度情報提供装置２００は、施設毎に滞在するユーザの滞在時間を取得し、取得した滞在時間に基づいて施設毎の平均滞在時間及び滞在時間の変動係数を計算し、滞在時間の変動係数から施設タイプを推定する施設タイプ推定器を生成し、生成した施設タイプ推定器を用いて施設毎の施設タイプを推定し、施設毎の滞在人数と平均滞在時間との対応関係を推定し、施設毎の滞在人数と平均滞在時間との対応関係から混雑度を推定する混雑度推定器を生成し、生成した混雑度推定器を用いて施設毎の混雑度を推定し、出力する。従って、利用できる位置情報のデータが少ない場合でも、施設単位の混雑度を推定することができる。

本発明を諸図面や実施形態に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部やステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、本発明について施設混雑度情報提供装置１００，２００を中心に説明してきたが、本発明は施設混雑度情報提供装置１００，２００より実行される方法、プログラム、またはプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものであり、本発明の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。

１ 位置情報取得部
２，２’ 位置情報記憶部
１０ 事前学習部
１１，１１’ 施設タイプ推定部
１２ 施設タイプ記憶部
２０ 混雑度情報提供部
２１ 地域情報取得部
２２，２２’ 混雑度推定部
２３ 施設情報出力部
１００，２００ 施設混雑度情報提供装置

Claims (6)

1. 施設毎に滞在するユーザの滞在時間を取得する位置情報取得部と、
   前記位置情報取得部により取得されるユーザの滞在時間に基づいて、前記施設毎の滞在時間関連情報を計算し、当該滞在時間関連情報に基づいて、前記施設毎の施設タイプを推定し、前記施設毎の前記滞在時間関連情報及び前記推定した施設タイプに基づいて、前記施設毎の滞在人数と平均滞在時間との対応関係を推定する、施設タイプ推定部と、
   前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係を前記施設毎に記憶する施設タイプ記憶部と、を備え、
   前記位置情報取得部は、施設毎の現在の滞在情報を取得し、
   前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係を前記施設タイプ記憶部から、前記現在の滞在情報を前記位置情報取得部から、それぞれ施設毎に取得し、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係及び前記現在の滞在情報に基づいて施設毎の混雑度を推定する混雑度推定部と、
   前記混雑度推定部により推定される施設毎の混雑度を出力する施設情報出力部と、
   を備える施設混雑度情報提供装置。
2. 前記混雑度推定部は、前記現在の滞在情報に含まれる現在の平均滞在時間が境界時間を超えるとき前記混雑度が高いと推定し、前記境界時間未満のとき前記混雑度が低いと推定する、
   請求項１に記載の施設混雑度情報提供装置。
3. 前記混雑度推定部は、前記現在の平均滞在時間が前記境界時間から所定値以内であるとき、前記混雑度の推定の信頼度が低いと推定する、
   請求項２に記載の施設混雑度情報提供装置。
4. 前記施設タイプ推定部は、前記施設タイプの種類に応じて滞在人数と平均滞在時間との対応関係の傾向情報を記憶し、当該傾向情報に基づいて前記施設毎の滞在人数と平均滞在時間との対応関係を推定する、
   請求項１から３の何れか一項に記載の施設混雑度情報提供装置。
5. 所定の位置範囲を持つ地域情報を受け付ける地域情報取得部を更に備え、
   前記混雑度推定部は、前記地域情報取得部により受け付けた地域情報の位置範囲に含まれる施設について前記混雑度を推定する、
   請求項１から４の何れか一項に記載の施設混雑度情報提供装置。
6. 位置情報取得部と、施設タイプ推定部と、施設タイプ記憶部と、混雑度推定部と、施設情報出力部とを備える施設混雑度情報提供装置における施設混雑度情報提供方法であって、
   前記位置情報取得部を用いて、施設毎に滞在するユーザの滞在時間を取得するステップと、
   前記施設タイプ推定部を用いて、前記取得するユーザの滞在時間に基づいて、前記施設毎の滞在時間関連情報を計算し、当該滞在時間関連情報に基づいて、前記施設毎の施設タイプを推定し、前記施設毎の前記滞在時間関連情報及び前記推定した施設タイプに基づいて、前記施設毎の滞在人数と平均滞在時間との対応関係を推定するステップと、
   前記施設タイプ記憶部に、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係を前記施設毎に記憶するステップと、
   前記位置情報取得部を用いて、施設毎の現在の滞在情報を取得するステップと、
   前記混雑度推定部を用いて、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係を前記施設タイプ記憶部から、前記現在の滞在情報を前記位置情報取得部から、それぞれ施設毎に取得し、前記滞在人数と平均滞在時間との対応関係及び前記現在の滞在情報に基づいて施設毎の混雑度を推定するステップと、
   前記施設情報出力部を用いて、前記混雑度推定部により推定される施設毎の混雑度を出力するステップと、
   を含む施設混雑度情報提供方法。

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